Mémoire d'actuariat

Optimisation de la marge en production suite à la refonte du tarif Multirisque Habitation
Auteur(s) ROUICHI Nassim
Société AXA France
Année 2017
Confidentiel jusqu'au 16/06/2019

Résumé
Depuis quelques années en France, l'assurance Multirisque Habitation est devenue de plus en plus compétitive. Le développement du digital au sein de ce secteur a augmenté la visibilité des tarifs pour les clients, obligeant chaque concurrent à optimiser ses prix pour conserver sa présence sur le marché. Suite au perfectionnement de la modélisation des risques du produit, ce mémoire a pour objectif d'améliorer la rentabilité sur les nouveaux contrats. Nous verrons les techniques et les outils qui peuvent être utilisés pour opérer une répartition efficace de la marge sur les segments de risque. Dans un premier temps, nous déterminerons la relation qu'il existe entre le tarif et le taux de conversion des contrats grâce à l'indicateur de sensibilité au prix. Ensuite, une étude des prix du marché nous permettra de modéliser une distance tarifaire à la concurrence à travers l'utilisation de reverse engineering. Nous mobiliserons alors ces deux informations afin de réaliser l'optimisation de nos tarifs, tout en respectant un ensemble de contraintes opérationnelles (volume de production à conserver, écart maximal sur le marché, et.).

Abstract
During the last year in France, the Household insurance is becoming more and more competitive. With the rise of the digital in this sector, the price comparison has been increasing among the clients. Such a new configuration has constrained each competitors to optimize pricing in order to survive into this market. After the risk modeling improvments, the purpose of this dissertation aims at enhancing the profitability of new contracts. We will see the methods and tools that could be implemented for getting a more effective margin distribution on each risk segment. Firstly, we will hightlight the connection between tarff and conversin rate thanks to the price sensitivity indicator. Then, a market analysis will enable us to create a reverse engineering model for the purpose of getting a tariff distance to our competitors. Thanks to these information, we will carry out a constrained price optimization that respects operational rules (maintain ou production, price differential with the market, etc.).